HDFS之HA机制

HDFS的HA机制

传统的HDFS机制如下图所示: 也就是存在一个NameNode,一个SecondaryNameNode,然后若干个DataNode.这样的机制虽然元数据的可靠性得到了保证(靠edits,fsimage,meta.data等文件),但是服务的可用性并不高,因为一旦NameNode出现问题,那么整个系统就陷入了瘫痪.所以,才引入了HDFS的HA机制.我们先来看一下关于HDFS的HA机制和Federation机制的简介: HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个…

【Hadoop】HDFS笔记（二）：HDFS的HA机制和Federation机制

HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个HDFS集群中只有一个名字空间,并且只有单独的一个NameNode管理所有DataNode的问题. 一.HA机制(High Availability) 1.HA集群 HDFS 的高可用性(HA, High Availability)是为了解决集群不可用的问题引入的,集群不可用主要是宕机. NameNode 软硬件升级等导致的. HA 机制通过提供选择运行在同一集群中的一个热备用的"主/备"两个冗余 Name…

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Hadoop_HDFS架构和HA机制

Hadoop学习笔记总结 01.HDFS架构 1. NameNode和ResourceManager NameNode负责HDFS,从节点是DataNode:ResourceManager负责MapReduce,从节点上是NodeManager. 2. NameNode工作原理元数据内容名字,几个副本,几个块_Id,每一个块在哪些主机上. 实际是真实文件和系统block块的映射. NameNode职责维护元数据信息维护hdfs目录树响应客户端请求 NameNode元数据管理机制 (1)…

HA机制下的Hadoop配置

[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://www.cnblogs.com/sdksdk0/p/5585355.html 作者: 朱培 ID:sdksdk0 -------------------------------------------------- 在我之前的一篇博客中,已经分享了关于hadoop的基本配置,地址:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51498775,但是那个是使用与初学者学习和测试的…

Hadoop的HA机制

前言:正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制 1. HA的运作机制 (1)hadoop-HA集群运作机制介绍所谓HA,即高可用(7*24小时不中断服务) 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA.YARN的HA (2)HDFS的HA机制详解通过双namenode消除单点故障双namenode协调工作的要点: A.元数据管理方式需要改变: 内存中各自保存一份元数据 Edits日志只能有一份,只有Ac…

使用QJM实现HDFS的HA配置

使用QJM实现HDFS的HA配置 1.背景 hadoop 2.0.0之前,namenode存在单点故障问题(SPOF,single point of failure),如果主机或进程不可用时,整个集群就变得不可用,直到namenode进行重启或产生新的namenode.主要有两种方式会影响到HDFS集群: 不可预期事件比如机器宕机,集群变得不可用直到操作人员重启namenode. 可预期事件比如软硬件升级也会导致集群的下线. HDFS的高可用特性解决了以上两个问题,通过在一个集群中运行两个冗余的…

HDFS的HA（高可用）

HDFS的HA(高可用) 概述 (1)实现高可用最关键的策略是[消除单点故障].HA 严格来说应该分成各个组件的 HA 机制:HDFS 的 HA 和 YARN 的 HA. (2)Hadoop2.0 之前,在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障(SPOF). (3)NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群: a)NameNode 机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 b)NameNode 机器需要升级,包括软件.硬件升级,此时集群也将无法使用 HDFS…

Hdfs的HA高可用

1.Hdfs的HA高可用:保证Hdfs高可用,其实就是保证namenode的高可用,保证namenode的高可用的机制有两个,editlog共享机制+ZKFC.ZKFC就是ZookeeperFailOverController,即zookeeper故障转移控制器. 2.nameNode的高可用机制: (1)nameNode想要实现高可用,意味着集群中要存在多个nameNode,在nameNode出现故障的时候,能够进行快速切换.集群中平时只有一个nameNode在工作,这个nameNode就是a…

大数据谢列3：Hdfs的HA实现

在之前的文章:大数据系列:一文初识Hdfs , 大数据系列2:Hdfs的读写操作中Hdfs的组成.读写有简单的介绍. 在里面介绍Secondary NameNode和Hdfs读写的流程. 并且在文章结尾也说了,Secondary NameNode并不是我常说的HA,(High Availability). 本文承接之前的内容,对Hdfs的HA实现做个简单的介绍. NameNode的重要性先来看看Hdfs读写的流程图: 可以看到无论是读还是写,我们都必须和存储元数据的NameNode进行交互.…

Hadoop的HA机制浅析

Zookeeper在Hadoop的HA中的应用非HA的弊端: HDFS集群的分布式存储是靠namenode节点(namenode负责响应客户端请求)来实现.在非HA集群中一旦namenode宕机,虽然元数据不会丢失,但整个集群将无法对外提供服务,导致HDFS服务的可靠性不高,这在实际应用场景中显然是不可行的. HA机制…

4 weekend110的hdfs&mapreduce测试 + hdfs的实现机制初始 + hdfs的shell操作 + 无密登陆配置

Hdfs是根/目录,windows是每一个盘符, 1 从Linux里传一个到,hdfs里去 2 从hdfs里下一个到,linux里去想从hdfs里,下载到linux, 涨知识,记住,hdfs是建立在linux上, 现在,hdfs里还有jdk-7u65-linux-i586.tar.gz,好,linux里,没有了jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 在抽象的hdfs文件系统里,存在datanode那个机器的抽象的hdfs文件系统里, 其实,刚下载,是从datanode文件夹…

hdfs的实现机制和文件系统概念

1.HDFS的诞生背景: 数据量太大,在一个结点(机器)存不下.所以需要分布式存储,HDFS就是hadoop的分布式文件系统,来存储分布式数据. 2.共享文件系统也是一种分布式存储但有缺点:1.并发差,比如10个客户端并发去读写某个资源,就会存在负载问题.2.可靠性差,如果某台计算机坏了,该台计算机上的共享资源就用不了了.3.资源在各台计算机之间移动.调整比较麻烦. 3.HDFS能够解决上述几个缺点,它的优点:1.容量可以线性扩展.2.有副本机制,存储可靠性高,吞吐量增大.3.有了namenod…

一脸懵逼学习Hadoop-HA机制（以及HA机制的配置文件，测试）

1:能否让两个NameNode都正常影响客户端请求? 应该让两个NameNode节点在某个时间只能有一个节点正常影响客户端请求,相应请求的必须为Active状态的那一台. 2:standBy状态的节点必须能够快速无缝的切换为active状态: 意味着两个NameNode必须时刻保持元数据的一致: 3:HA机制,元数据共享存储,数据同步的问题: 分布式应用:管理edits(同步数据) qjoural:依赖zookeeper实现 4:如何避免状态切换时候发生brain split现象: fen…

HDFS下载数据机制的底层分析

HDFS下载数据机制的底层分析 Hadoop中的RPC(Remote Procedure Call)框架 hadoop中结点间的通信采用的是RPC. RPC框架的实现机制图解: 从hdfs下载数据的源码分析在自行在客户端编写download方法的时候,如果不使用封装好的方法,较为底层的写法是: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:9000/&quo…

第九章搭建Hadoop 2.2.0版本HDFS的HA配置

Hadoop中的NameNode好比是人的心脏,非常重要,绝对不可以停止工作.在hadoop1时代,只有一个NameNode.如果该NameNode数据丢失或者不能工作,那么整个集群就不能恢复了.这是hadoop1中的单点问题,也是hadoop1不可靠的表现.hadoop2就解决了这个问题. hadoop2.2.0中HDFS的高可靠指的是可以同时启动2个NameNode.其中一个处于工作状态,另一个处于随时待命状态.这样,当一个NameNode所在的服务器宕机时,可以在数据不丢失的情况下,手工或…

HDFS NameNode HA 部署文档

简介: HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager Hadoop 2.x 中,HDFS 组件有三个角色:NameNode.DataNode.Secondary NameNode 1.NameNode 保存着 HDFS 的元数据信息,包括命名空间.块信息等. 维护着两种文件:fsimage.edit logs 2.DataNode 保存着 HDFS 的数据信息. 3.Secondary NameNode 负责合并 edit log…

【Hadoop】Hadoop HA机制要点

Hadoop HA 机制架构.要点.原理: 需要的机器(规划): 至少三台机器 HOSTNAME IP 安装软件ZK HADOOP进程 HADOOP-NODE1 10.20.0.11 JDK,HADOOP NameNode,DFSZKFailoverController(ZKFC) HADOOP-NODE2 10.20.0.12 JDK,HADOOP NameNode,DFSZKFailoverController(ZKFC) HADOOP-NODE3 10.20.0.13 JDK,HADOOP…

再理解HDFS的存储机制

再理解HDFS的存储机制 1. HDFS开创性地设计出一套文件存储方式.即对文件切割后分别存放: 2. HDFS将要存储的大文件进行切割,切割后存放在既定的存储块(Block)中,并通过预先设定的优化处理,模式对存储的数据进行预处理,从而攻克了大文件储存与计算的需求. 3. 一个HDFS集群包含两大部分.即NameNode与DataNode. 一般来说,一个集群中会有一个NameNode和多个DataNode共同工作: 4. NameNode是集群的主server,主要是用于对HDFS中全部的文…

day1--大数据概念，hadoop介绍，hdfs整体运行机制

1.什么是大数据基本概念在互联网技术发展到现今阶段,大量日常.工作等事务产生的数据都已经信息化,人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长,以前的传统的数据处理技术已经无法胜任,需求催生技术,一套用来处理海量数据的软件工具应运而生,这就是大数据! 换个角度说,大数据是: 1.有海量的数据 2.有对海量数据进行挖掘的需求 3.有对海量数据进行挖掘的软件工具(hadoop.spark.storm.flink.tez.impala......) 大数据在现实生活中的具体应用电商推荐系统:基于海量的…

kafka的HA机制

1.kafka的HA机制:副本机制+消息同步+leader选举. 每个topic有多个partition,每个partition又有多个副本,这些副本当中也存在不同的角色,leader.follower.producer和consumer都只跟leader进行交互,leader进行读写操作.leader负责将消息写进本地log当中,follower去leader上pull拉取数据,将数据同步到本地log当中.当leader挂了的时候,就利用zookeeper重新选出一个leader即可. 其中,…

HDFS的读机制

HDFS的读机制: 1.初始化FileSystem ,客户端调用FileSystem 中的open方法打开文件. 2.FileSystem 调用远程RPC服务,获取namenode上的文件的数据块信息,每个数据块namenode返回数据块的节点地址. 3.FileSystem返回FSDataIputStream 给client客户端,客户端调用FSDataIputStream 中的read方法开始读取数据. 4.FSDataIputStream 连接保存此文件的第一个数据块的DataNode,读…

学习笔记 Hadoop的job提交过程，shuffle过程以及HA机制的实现

一,在hadoop中的mapreduce的job提交过程比较繁琐,但掌握job的提交过程是我们进入深入学习的必要. 二,mapreduce的shuffle机制三,Hadoop的HA机制.…

图文详解 HDFS 的工作机制及其原理

大家好,我是大D. 今天开始给大家分享关于大数据入门技术栈--Hadoop的学习内容. 初识 Hadoop 为了解决大数据中海量数据的存储与计算问题,Hadoop 提供了一套分布式系统基础架构,核心内容包含HDFS ( Hadoop Distributed File System, 分布式文件系统).MapReduce计算引擎和YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)统一资源管理调度. 随着大数据技术的更新迭代,如今 Hadoop 不再是一个…